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지난 주에는 OHCOACH가 실무자들이 선수 영입 결정을 내리는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해 논의했습니다.선수 관리의 일환으로 “세션”을 워크플로의 일반적인 작업으로 사용하여 선수들의 훈련을 분석하고 결정을 내리는 데 도움을 주어야 합니다.이제 OHCOACH에서 세션 생성을 극대화하여 데이터 분석 및 해석을 최적화할 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.

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Fitogether의 Analytics 소프트웨어는 다양한 주요 지표를 사용하여 팀의 모니터링, 관리 및 성과를 최적화할 수 있는 궁극적인 플랫폼을 실무자에게 제공합니다.

훈련이나 경기 활동을 분석할 때 실무자의 워크플로우에서 흔히 하는 작업은 세션을 생성하고 결과를 특정 훈련 또는 이벤트 내에서 분리하는 것입니다.경기 내에서 생성되는 세션의 예로는 전반전과 후반전이 있으며, 훈련 내에서 생성되는 세션으로는 스몰 사이드 게임, 포제션 또는 컨디셔닝 훈련 등이 있습니다.

다음은 실무자가 Fitogether에서 세션을 만들 때 얻을 수 있는 이점과 이 기능을 극대화하여 데이터 분석 및 해석을 최적화할 수 있는 방법입니다.

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전술 및 스프린팅 인사이트 잠금 해제

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의 특성을 정량화하다 고속, 폭발성 가속/감속 및 전력 질주 동작 실무자가 팀 및 개별 선수가 가하는 신체적 요구를 평가하는 것은 매우 중요합니다.이러한 특성에는 다음이 포함됩니다. 매치 플레이 중 도달한 숫자, 지속 시간, 거리 및 최대값 이는 훈련 처방을 안내하고 선수가 이러한 행동을 수행할 수 있도록 준비시키는 데 사용할 수 있습니다.

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이를 경기장에서 이러한 행동이 이루어지는 빈도와 위치를 볼 수 있는 기능과 결합하면 그리고 그 외에도 평균 선수 포지션 및 포메이션 보기 또한 선수와 코치를 위해 이 정보를 전술적으로 맥락화할 수 있습니다.

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이러한 인사이트는 실무자가 활동 내에서 세션을 생성할 때 Fitogether에서 잠금 해제됩니다.

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그러면 경기 전반전과 후반전을 비교하거나 훈련, 컨디셔닝, 재활 활동 내의 특정 훈련을 비교할 수 있습니다.

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플레이어가 경험한 상대적 강도 파악

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OHCOACH는 실무자에게 보고서를 볼 수 있는 선택권을 제공합니다. 활동 모드, 여기서 데이터는 정의된 시작 및 종료 시간부터 모든 활동을 누적한 값이거나 세션 모드여기서 데이터는 생성된 모든 세션/훈련의 누적되며 그 사이에 기록된 데이터 (예: 휴식 기간) 는 제외됩니다.

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활동 모드는 실무자가 관리 및 기간화를 위해 전체 부하를 정량화하는 데 유용하지만, 세션을 생성하면 상대적 또는 정규화된 지표 (예: 총 거리/분, 최대 강도 기간) 를 분석하여 선수가 활동 중에 얼마나 열심히 작업했는지 측정할 수 있습니다.

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이러한 상대적 강도를 이해하는 것은 수련자가 훈련 중에 최악의 시나리오 상황을 재현하고 선수가 다양한 신체적 특성 (예: 속도, 지구력, 반복 스프린트 능력) 을 향상할 수 있도록 적절한 조건을 설정하는 데 중요합니다.

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애널리틱스를 사용하여 실무자는 생성된 세션에 기록된 시간을 개인화하여 선수가 훈련에 참여한 정확한 기간을 구분할 수도 있습니다.

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일반적인 예로는 경기 전반전과 후반전에 생성된 세션에서 대체 선수들의 벤치 피리어드를 제외하는 경우를 들 수 있습니다.이 기능을 사용하면 위에서 언급한 이점에 대해 선수의 작업 속도를 가장 잘 나타내는 상대적 강도를 분석할 수 있습니다.

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다중 세션을 통한 주요 성능 지표 대상 지정

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OHCOACH의 활동 내에서 세션을 생성하는 것은 무한하며, 여러 개의 중복 세션을 생성하는 실무자는 이 기능을 극대화할 수 있습니다.선수들이 개별적으로 완료한 컨디셔닝 또는 재활 훈련을 분석하는 것이 기본이지만, 겹치는 세션을 주 훈련 활동에 적용할 수도 있습니다.

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실습자는 전체 훈련 (워밍업 포함 또는 불포함) 을 나타내는 전체 세션을 생성하고 이 활동의 각 훈련을 나타내는 중첩 세션 (예: 소형 경기, 11대11 형태) 을 만들 수 있습니다.

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보고서 내에서 이 접근법을 사용하는 실무자는 특정 훈련 내에서 주요 성과 지표가 충족되었는지, 그리고 이것이 전체 교육 목표에 어떻게 기여했는지 검토할 수 있습니다..예를 들어, 대면적 게임이나 컨디셔닝 훈련의 설계에서는 고속 또는 스프린트 달리기 목표를 달성할 수 있는 반면, 소면적 게임의 설계에서는 활동 내에서 폭발적인 가속 및 감속 목표를 목표로 할 수 있습니다.

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보다 상세한 분석을 위해, 실무자는 여러 세션을 생성하여 선수들의 피로와 성과 수준을 더 잘 평가할 수 있도록 규정된 각 훈련 세트의 강도 (예: 3 x 5 분의 SSG 주기) 를 확인할 수도 있습니다.

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교육 처방을 위한 드릴 데이터베이스 생성

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한 시즌 내의 거시적, 중간적 또는 마이크로 사이클의 주기는 각 활동에 규정된 훈련의 하중과 강도로 구성됩니다.OHCOACH 내에서 세션을 일관되게 분류하고 생성하면 실무자는 계획된 훈련 세션의 예상 수요를 더 잘 정량화할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 앞으로 몇 주 안에 드릴 라벨링을 활용하는 방법을 자세히 살펴볼 것입니다. 우리의 스포츠 과학자는 찰스 컬린, 드릴 데이터베이스를 생성하고 가장 잘 활용하는 방법에 대해 설명합니다!그러니 계속 지켜봐 주세요!

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결론적으로...

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OHCOACH에서 세션을 생성하면 전술 및 스프린팅에 대한 통찰력을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 플레이어가 경험하는 상대적 강도 파악에 이르기까지 성과 분석과 선수 관리를 개선할 수 있는 종합적인 이점을 얻을 수 있습니다.OHCOACH 내에서 세션을 생성하면 훈련 데이터를 심층적으로 분석하고, 주요 성과 지표를 목표로 삼고, 최적의 선수 개발을 위한 훈련 처방을 구체화할 수 있습니다.

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